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搜索结果 - 6
KDD
联合学习推荐和广告
本文提出了一种新的两级强化学习框架，用于联合优化推荐和广告策略，第一层生成推荐列表以优化用户体验，第二层将广告插入推荐列表以平衡广告客户的即时广告收入和广告对长期用户体验的负面影响。实验结果表明该框架的有效性。
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4 years ago
IJCAI
蒸馏图卷积网络的二元化协同过滤
利用改进的图卷积网络和针对 Top-K 物品推荐的二值协同过滤方法来应对真实世界中推荐系统中的挑战，并通过将排名信息转化为二值表示来提高在线推荐的效率。
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5 years ago
KDD
面向序列场景的元学习在线推荐模型
通过少次学习和元学习，将场景特定学习与模型无关的顺序元学习相结合，提出了一种名为 s^2meta 的综合端对端框架，可显著提高在线推荐的冷启动问题的状态艺术水平。
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5 years ago
动态遗憾的近端在线梯度是最优解
本文研究了在线学习中基于动态后悔度的参考解决方案的变化以及静态后悔度参考解决方案的时间保持不变的差异，证明了基于在线梯度的近端算法是动态后悔度的最优算法。
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6 years ago
上下文臂匪夷攻击
本文分析了数据污染攻击在上下文匹配个体决策中的应用及其攻击机制，并在实验中展示了这种攻击算法的效率。
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6 years ago
OFF-Set: 在持久冷启动环境下基于单遍因子分解的特征集在线推荐
本文描述了一种名为 OFF-Set 的基于潜在因子分析的推荐算法，该算法能够处理冷启动问题，并在纯在线推荐场景中表现出优越性能，特别适用于广告定向推荐。
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11 years ago
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